输入：按下和响应之间那几十毫秒

人的手是不准的

先接受一个事实：玩家永远按不准。

这不是水平问题，是生理问题。从「我决定要跳」到「手指真的按下去」，中间有神经传导、肌肉收缩、按键行程。这段延迟本身有 100–200 毫秒，而且每次都不一样 —— 抖动量级在 ±50 毫秒上下。

再叠上游戏这边的延迟：输入采样（最多 1 帧）、逻辑处理（1 帧）、渲染（1–2 帧）、显示器（1 帧以上）。60 帧下这就是 50–80 毫秒。

所以「玩家在正确的一帧按下正确的键」这件事，从来不会发生。你的游戏必须为此设计。

它们到底值多少

不空谈。下面这台东西真的在跑物理：每次你动滑块，它就用上一章那台引擎完整模拟几千次起跳和落地，数有多少次成功。

模拟的方式是：假设玩家的按键时机相对「完美时刻」有一个高斯抖动（默认 σ = 60 毫秒，这是普通人的量级），然后统计成功率。

默认设置（σ=60ms）下的结果：

场景 A · 跑下平台边缘想起跳
  不开土狼时间：45.3%
  开 100 ms　　：92.9%      ← 救回 47.6 个百分点

场景 B · 空中下落想一落地就跳
  不开输入缓冲：60.1%
  开 120 ms　　：97.8%      ← 救回 37.7 个百分点

试试把 σ 拖大

把「玩家手抖」拖到 100 毫秒以上（模拟一个不熟练的玩家 / 用手机触屏的玩家）。你会看到不开宽容窗口时成功率进一步崩塌，而开了之后仍然很高。

宽容窗口的价值，随着玩家水平的下降而上升。这意味着：你（这个游戏玩了几百遍的人）是最感觉不到它的人，而你的新玩家是最需要它的人。

土狼时间：怎么写

名字来自动画片里那只跑出悬崖后还能在空中跑几步才掉下去的土狼。

实现是一个计时器：离开地面后的一小段时间内，仍然允许起跳。

const COYOTE_TIME := 0.10       # 秒

var coyote_left: float = 0.0

func _physics_process(delta: float) -> void:
	# 关键：在 move_and_slide() 之后判断，此时 is_on_floor() 才是本帧的最新结果
	if is_on_floor():
		coyote_left = COYOTE_TIME
	else:
		coyote_left = maxf(0.0, coyote_left - delta)

	if Input.is_action_just_pressed("jump") and coyote_left > 0.0:
		velocity.y = -JUMP_SPEED
		coyote_left = 0.0           # ← 用掉就清零，否则能连跳两次

输入缓冲：怎么写

对称的思路：记住这次按键，在接下来一小段时间内如果条件满足了就执行。

const BUFFER_TIME := 0.12

var buffer_left: float = 0.0

func _physics_process(delta: float) -> void:
	# 1. 按下时，往缓冲里记一笔
	if Input.is_action_just_pressed("jump"):
		buffer_left = BUFFER_TIME
	else:
		buffer_left = maxf(0.0, buffer_left - delta)

	# 2. 每一帧都检查：缓冲里有没有一次没兑现的跳？现在能跳吗？
	if buffer_left > 0.0 and coyote_left > 0.0:
		velocity.y = -JUMP_SPEED
		buffer_left = 0.0
		coyote_left = 0.0

注意第二段：把土狼时间和输入缓冲合在一起判断。这两个机制天然配合 —— 一个管「地面还算不算数」，一个管「按键还算不算数」，两个条件都满足就跳。

缓冲适用于几乎所有动作

输入缓冲不只用在跳跃上。任何「有前置条件、条件很快会满足」的动作都该缓冲：

第三行特别值得注意。玩家在紧张时会连按 —— 这是本能。如果你的闪避不缓冲，那么玩家在最需要闪避的时刻（惊慌、连按），成功率反而最低。

还有哪些宽容窗口

土狼时间和输入缓冲是最有名的两个，但同一个思路能生出一整族机制。全部都是「悄悄替玩家买单」：

攻击判定大、受击判定小

表格里那两行放在一起看，会发现一件有点脸红的事：游戏在系统性地偏袒玩家。

你打敌人时判定框比看起来大，敌人打你时你的受伤框比看起来小。两边都在往「玩家赢」的方向偏。

这不是懒惰或者放水，这是补偿：玩家看到的是屏幕上的 2D 画面，他对距离的判断本来就有误差，而这个误差全部由他承担是不公平的。判定框的偏袒，是在把这个误差还给系统。

宽容的边界在哪

那能不能一直宽容下去？土狼时间给 0.5 秒，判定框大三倍？

不能。有一条清晰的线：

一个例外：不该宽容的时候

有一类游戏刻意不给宽容，而且这是对的：那些把「精确」本身当成核心乐趣的游戏。

节奏游戏就是典型 —— 判定窗口就是玩法本身，把它放宽等于把游戏删掉。同理还有硬核平台跳跃里的某些设计（初代《波斯王子》的固定跳距、《Getting Over It》的完全不宽容）。

判断标准：玩家失败时，他能不能明确知道自己错在哪？

• 节奏游戏：能。屏幕上写着「早了 30ms」。那这个失败是有教育意义的，可以不宽容。
• 平台跳跃：不能。他只知道自己掉下去了。那这个失败只有挫败，没有信息，应该宽容。

关于延迟本身

最后说一下宽容窗口解决不了的那部分：系统延迟。

从按键到画面变化，你的游戏至少要花：

输入采样        0 – 16.7 ms   （取决于按键落在帧的哪个位置）
游戏逻辑        16.7 ms       （1 帧）
渲染 + 呈现     16.7 – 33 ms  （1 – 2 帧，看是否有垂直同步和多缓冲）
显示器响应      5 – 20 ms
────────────────────────────
合计            约 40 – 85 ms

好消息是玩家对绝对延迟的容忍度比想象中高（80 毫秒以内大多数人感觉不到）。坏消息是他们对延迟的波动极其敏感 —— 忽快忽慢比一直慢难受得多。

本章小结

• 玩家永远按不准（生理抖动 ±50ms + 系统延迟 40–85ms）。你的游戏必须为此设计。
• 两个方向的手误，两味解药：按晚了 → 土狼时间；按早了 → 输入缓冲。
• 实测（本页引擎跑 4000 次）：土狼时间 45.3% → 92.9%；输入缓冲 60.1% → 97.8%。
• 思维转变：输入不是瞬时事件，是有生命周期的意图。这个转变适用于所有动作，不只跳跃。
• 还有一整族宽容机制：边角宽容、地面吸附、攻击框偏大、受击框偏小、致命一击豁免。
• 宽容的黄金律：上限是玩家察觉不到它。土狼 0.08–0.15s，缓冲 0.10–0.20s。
• 例外：当失败本身带有明确信息时（节奏游戏），不该宽容。